Question

假设我有几个数据集，d1，d2，d3，存储为列表：

a<-1:10
d1<-data.frame(a)
d2<-data.frame(a)
d3<-data.frame(a)
d1$b<-a*1
d2$b<-a*2
d3$b<-a*3

list<-c(d1,d2,d3)

然后我有一个适合回归的函数。

fxn<- function(param1, param2, dataset){
    mod<-lm(dataset$param1~dataset$param2)
    return(coef(mod)[2])
}

我想向此函数提供用于回归的参数（a和b），然后是list中存储的数据集列表。请注意，此功能目前无法正常工作。我希望它计算数据集特定的拟合并返回斜率。

Answer 1

我认为你希望这个函数是这样的：

fxn<- function(param1, param2, dataset){
  #run model according to param1 and param2
  mod<-lm(dataset[,param1]~dataset[,param2])
  #calculate slope
  slope <- coef(mod)[2]
  #name it correctly
  names(slope) <- param2
  return(slope)
}

然后你可以使用lapply为每个data.frame使用该函数：

lapply(list, function(x) fxn('a','b',x))

输出：

[[1]]
b 
1 

[[2]]
  b 
0.5 

[[3]]
        b 
0.3333333

数据：

a<-1:10
d1<-data.frame(a)
d2<-data.frame(a)
d3<-data.frame(a)
d1$b<-a*1
d2$b<-a*2
d3$b<-a*3

#made a small change
#stored the data.frames in a list 
#as I assume you probably wanted
list<-list(d1,d2,d3)

编辑：

因此，为了创建您在评论中提到的格式，您可以这样做：

#first have the data.frames in a named list
list<-list(d1=d1,d2=d2,d3=d3)

然后执行：

temp <- data.frame(t(data.frame(lapply(list, function(x) fxn('a','b',x)))))
#and if you want rownames as a column
temp$dfs <- row.names(temp)

> temp
           b dfs
d1 1.0000000  d1
d2 0.5000000  d2
d3 0.3333333  d3

使用R中的for循环在多个数据集上运行函数

1 个答案: